[論文レビュー] Computer Supported Collaborative Processes in Virtual Organizations

Zbigniew Paszkiewicz, Wojciech Cellary|arXiv (Cornell University)|Mar 6, 2012

Business Process Modeling and Analysis参考文献 16被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、仮想組織（VOs）における共同プロセスのコンピュータ支援を向上させるための新しいプロセスマイニングベースの手法を提案している。プロセス実行の間で活動パターンを特定することで、最適な行動を推奨する。イベントログとプロセス発見を活用することで、動的で協働的な環境における柔軟性と効率性が向上し、急変するグローバル市場におけるビジネス目標との整合性が高まる。

ABSTRACT

In global economy, turbulent organization environment strongly influences organization's operation. Organizations must constantly adapt to changing circumstances and search for new possibilities of gaining competitive advantage. To face this challenge, small organizations base their operation on collaboration within Virtual Organizations (VOs). VO operation is based on collaborative processes. Due to dynamism and required flexibility of collaborative processes, existing business information systems are insufficient to efficiently support them. In this paper a novel method for supporting collaborative processes based on process mining techniques is proposed. The method allows activity patterns in various instances of collaborative processes to be identified and used for recommendation of activities. This provides an opportunity for better computer support of collaborative processes leading to more efficient and effective realization of business goals.

研究の動機と目的

• 急激に変化する市場状況に起因する、仮想組織（VOs）における動的で柔軟な共同プロセスを支援する課題に対処すること。
• VOプロセスの流動的で適応的な性質を管理するための既存のビジネス情報システムの限界を特定すること。
• 共同プロセスにおいて繰り返し発生する活動パターンを自動で同定する手法を開発すること。
• データ駆動型で適応可能なプロセス支援を可能にすることで、VO運用の効果性と効率性を向上させること。
• プロセスマイニング技術と仮想的で協働的なビジネス環境における実用的応用のギャップを埋めること。

提案手法

• 仮想組織の共同プロセスからのイベントログを分析するためにプロセスマイニング技術を活用すること。
• 実際のプロセス実行から頻度の高い活動シーケンスやパターンを特定することで、裏側のプロセスモデルを発見すること。
• 活動パターンを将来のプロセス実行のための意思決定ルールや推奨事項として抽出・表現すること。
• リアルタイムのガイダンスを可能にするために、パターン認識エンジンをコンピュータ支援共同プロセスフレームワークに統合すること。
• 履歴データから視覚的かつ実行可能なプロセスモデルを生成するために、プロセス発見アルゴリズムを適用すること。
• 発見されたパターンを活用して、進行中のプロセスにおける次のアクションを推奨することで、適応性と意思決定の質を向上させること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにしてプロセスマイニング技術を活用して、仮想組織内の共同プロセスにおける繰り返し発生する活動パターンを特定できるか？
• RQ2 特定されたプロセスパターンからどのような推奨事項を導き出すことができるか、共同プロセス実行の改善に寄与するか？
• RQ3 既存のビジネス情報システムは、VOプロセスの動的で柔軟な性質をどのように向上させることができるか？
• RQ4 プロセスマイニングを共同プロセス支援に統合することで、VO運用の効率性と効果性はどのように向上するか？
• RQ5 リアルタイムの協働環境において、データ駆動型の推奨事項を使用する実用的意義は何か？

主な発見

• 提案手法は、イベントログから繰り返し発生する活動パターンを効果的に同定し、データ駆動型のインサイトを可能にした。
• 活動パターンの認識により、動的で協働的なワークフローにおいて参加者を導く知的推奨が可能になった。
• プロセスマイニングを活用することで、変動が激しい環境で運営される仮想組織にとって不可欠なプロセスの柔軟性と適応性が向上した。
• プロセスマイニングを活用することで、より効果的なプロセスガイダンスが可能となり、ビジネス目標の実現がより効率的に行えるようになった。
• 本手法は、動的環境における既存のビジネス情報システムへの統合が可能であり、その能力を拡張する可能性を示した。
• リアルタイムでパターンに基づいた推奨を提供するフレームワークにより、プロセス実行と戦略的ビジネス目標との整合性が向上した。